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面向移动AR/VR和触觉互联网的5G中的边缘缓存和计算

摘要:

随着增强现实和虚拟现实(AR/VR)应用的日益普及，将AR/VR引入移动用户的努力也越来越多。与AR/VR技术的进步相同步，触觉互联网也引起了研究者的兴趣。AR/VR和触觉互联网应用都需要大量的计算能力、高通信带宽和超低延迟技术，这是目前的无线移动网络所不能提供的。到2020年，长期演进(LTE)网络将开始被第五代(5G)网络取代。边缘缓存和移动边缘计算是潜在的5G技术，这些技术将内容和计算资源带到用户身边，减少延迟和回程的负载。这项调查的目的是介绍在边缘缓存和计算方面目前最先进的研究，重点是AR/VR应用和触觉互联网，并讨论在这个新兴领域的应用、机会和挑战。

增强现实和虚拟现实(AR/VR)技术近年来受到了学术界和工业界的广泛关注。

AR的概念是在现实之上呈现虚拟信息，如真实图像的变化，而在VR中，其主要思想是将用户置于虚拟环境中。在某些应用程序中，可以观察到AR和VR技术的混合，其中虚拟环境和实际环境顺利地结合在一起。尽管近年来科技突飞猛进，目前最先进的AR和VR技术仍存在各种缺陷。例如，耳机不能跟踪眼睛的运动，面部表情和感觉不能被详细探测。更重要的是，目前的AR和VR系统普遍局限于离线流媒体，360°可导航的场景是需要通过一个强大的外部计算机呈现的，AR/ VR设备被连接到连接线上。此外，由于当今无线网络的技术瓶颈，大部分AR/VR应用不支持多移动用户的实时交互。移动AR/VR应用需要高强度的计算能力和超低延迟的大量通信带宽来传输高分辨率/帧率，这是当前的无线基础设施无法处理的。[长期演进(LTE)网络]。

另一项最近出现的相关技术是触觉互联网，它可以传递触觉信号，从而产生触觉。触觉互联网的应用可以扩展到娱乐、医疗、机器人、自动驾驶等领域。与AR/VR类似，触觉互联网需要大量的通信带宽和超低延迟，这是目前的无线移动网络所不支持的。触觉互联网由于触觉信号和人类感知的特性，需要1毫秒的延迟。然而，目前的LTE网络只能支持大约25毫秒的延迟。在这方面，第五代(5G)无线移动网络有望超越LTE，为移动AR/VR提供合适的基础设施，并增强支持，实现触觉互联网。标准机构已经为首次推出5G技术设定了2020年的目标日期。除了在LTE上进行架构上的改进外，5G考虑的前沿技术包括:毫米波(mmWave)、极性码、非正交多址和大规模MIMO。新的5G架构将受益于边缘缓存和边缘计算。5G中这些独特的附加功能将使移动AR/VR和触觉互联网应用受益于现代无线移动网络“随时随地连接”的承诺。在这篇论文中，我们特别关注边缘缓存和计算，并讨论它们如何支持移动AR/VR和触觉互联网。

Edge高速缓存的目的是将经常访问的内容(如重大体育赛事的视频、社交网络上的流行视频等)更贴近用户。每次从Internet服务器获取内容都会导致不必要的主干网流量，并增加延迟。当用户地理位置接近时，将内容缓存到基站或访问点可以提高性能。在计算方面，云计算允许访问共享的服务和资源池。云计算在无线移动网络中的应用催生了移动云计算和云无线接入网络。边缘计算促使计算资源的部署更接近最终用户，特别是在移动网络的节点上。边缘设备可以是基站、接入点、车辆或用户设备。带有密集计算任务的繁重应用程序仍然可以被发送到云上。然而，边缘计算允许将轻量级任务转移到边缘设备。反过来，由于边缘设备比云服务器更近，与访问相关的延迟也会减少。

在AR/VR应用和触觉互联网中，可能经常需要一些场景，比如背景。在这些情况下，边缘缓存具有减少延迟和更有效地使用网络资源的潜力。此外，由于这些应用程序所需的低延迟，将大量数据长距离传输到云服务器进行计算是不太可行的。因此，可以再次使用边缘计算来减少延迟。图1展示了下一代无线网络以及触觉、AR、VR用户和设备到设备(D2D)通信。

尽管有各种关于边缘缓存和计算的研究，但它们在AR/VR应用和触觉互联网上的应用却很少被探索。在本文中，我们首先调查了针对AR/VR和触觉互联网的边缘缓存和计算的少数研究。然后，我们重点研究了一般的边缘缓存和计算，并讨论了它们在AR/VR和触觉互联网领域的适用性。并对其进行了详细的讨论这一新兴领域的机遇和挑战，以及未来的发展方向。本文将为这一新兴领域的研究人员提供一个路线。

图1 AR和VR系统中边缘计算的总体框图。

边缘缓存的AR/VR和触觉互联网

边缘缓存利用的是将内容存储在更接近移动用户的临时存储中，而不是存储在Internet上的内容服务器上。缓存可以放置在宏单元基站或小基站或用户设备上。一般来说，edge是指无线接入网络中的设备。在文献中，边缘缓存已在小型基站4、5和用户终端6中实现，并已被证明可以降低回程的总体能耗和流量。边缘缓存的优势已经导致了几个苛刻的应用程序，如AR/VR和触觉通信，以探索其潜力。本节的其余部分将详细介绍这些研究。

AR和VR应用程序的边缘缓存

在AR/VR应用中，缓存内容和缓存位置的选择是关键问题。第一个问题与内容的流行程度有关。在AR/VR中，内容流行的模式与当前智能设备上使用的流媒体视频内容或其他传统应用的流行模式不同。例如，缓存流行视频是有效的，但对于AR/VR来说，缓存背景场景而不是大量视频可能是有用的。此外，AR/VR的内容缓存应该还要结合编码技术。因此，需要缓存便利的编码和分块技术。

由于在移动AR/VR应用程序中，延迟是一个主要问题，所以选择缓存的位置，即，无论是在无线接入网还是核心网，都比其他移动应用更为关键。此外，由于通信的指向性，在使用毫米波(mmWave)的5G无线网络中解决缓存问题变得更具挑战性。在访问缓存时，指向性会导致检索和连接延迟。可能需要增加缓存内容的冗余来减少延迟。

除了挑战之外，AR/VR应用程序的一个机遇来自于分布式缓存。随着接近用户的节点/设备数量的增加，在用户设备上对内容块进行分布式缓存成为可能。居无定所的用户可以进一步帮助机会主义地分发内容，比如当用户将需要的内容交给设备并随身携带时。在这种情况下，可以使用D2D通信共享内容，而不是从基站下载内容，这有助于更快地通信和有效地使用网络资源。正如Golrezaei等人的研究，缓存内容与D2D的交换需要用户之间的直接通信。同时，D2D视频分布和视频大小的影响也是一个重要方面。

在边缘缓存中，缓存策略可以是被动的，也可以是主动的。在反应性缓存中，内容被带到缓存或更新根据用户需求。在主动缓存中，将预测需要的内容并将其带到缓存中。Park等人介绍了一个基于分布式虚拟环境的可伸缩数据管理的主动缓存算法示例。分布式虚拟环境便于用户在与现实世界中的对象交互时探索虚拟环境。为了获得身临其境的体验，虚拟环境通常在客户端进行复制。在某些情况下，虚拟环境的大小会增加，从而导致大量的传输开销。克服这一挑战的一种方法是部分生成虚拟环境并动态获取用户需要的对象。为了以最小的开销实现高效的复制，他们建议对对象的传输和预取策略进行优先级排序。Park等人10关注于用户端缓存。但是，对于边缘缓存，可以考虑使用类似的优先级缓存。

在Chakareski的研究中，作者的目标是解决在无线网络中缓存360个视频的大文件的挑战。他们建议根据用户的观点对360个视频进行部分缓存和流媒体，而不是缓存和流媒体整个视频给用户。这是基于这样一个假设，即用户在某个时间点只能浏览整个视频的一小部分。

在Chen等人的研究中，研究了虚拟现实网络的边缘缓存问题，以减少回程流量，满足虚拟现实用户的延迟需求。在他们提出的方案中，使用无人机收集用户需要的VR内容，并将其转移到小型基站进行缓存。该方案的目标是通过选择缓存内容的格式(可见内容包含120°水平和垂直的框架或360°内容)。为了找到最佳的缓存策略，本文提出了一种深度学习算法。

边缘缓存的触觉互联网

在无线网络上实现触觉通信非常具有挑战性，因为触觉所需的延迟为1毫秒。触觉互联网的艺术重点在于实时交互，而缓存的想法并不实际。然而，如El Saddik等人所述，重放触觉内容也是必要的。这对于依赖触觉反馈的训练应用来说可能是有用的。当记录的触觉内容被提供给移动用户时，边缘缓存将发挥重要作用。Bastug等人的研究重点是智能的文本预测缓存，它可以有效的满足用户的需求。一个类似的人工智能引擎可以用来确定最可行的内容，在未来的触觉互联网中，需要为触觉体验存储哪些内容。

AR/VR和触觉互联网的边缘计算。

边缘计算(Edge computing)又称移动边缘计算(mobile Edge computing)，是近年来出现的一种计算密集型应用，它克服了移动设备的计算限制。边缘计算通过将工作负载转移到分布式计算集群来帮助减轻网络资源的压力。尽管云计算允许用户访问一个共享的服务器池，并允许用户将繁重的计算任务转移到云上，但是访问云服务器的延迟仍然很大。这是为什么边缘计算成为移动AR/VR和触觉互联网的一个有前途的能力的主要原因之一。

AR和VR应用的边缘计算

在Chakareski的研究中，作者利用边缘计算来克服VR设备的计算限制，使用户可以将计算任务转移到边缘服务器。摘要利用李雅普诺夫随机优化模型，考虑了同信道干扰、可靠性和时延约束，实现了计算量的最小化和传输功耗的最小化。同时，在Yang的报告中，作者提出通过使用用户的缓存和计算资源来达到所需的通信吞吐量。介绍了两种不同的计算模式。在“MEC计算模式”下，当任务被虚拟现实用户，MEC服务器计算内容并发送任务;而在“本地计算模式”中，MEC服务器发送的内容在移动VR设备上是不可用的，接收到的内容在用户设备上进行计算。在此基础上，提出了一种最优任务调度策略，在满足时延约束的情况下，有效地运行上述模式，以最大限度地减少通信资源的使用。

表1 AR/VR和触觉互联网的边缘缓存和计算研究比较。

将缓存和AR/VR计算结合起来的研究数量有限。最近，Elbamby等人提出了一种主动缓存和计算方案，以满足VR游戏的高可靠性和低延迟要求。该方案利用用户的动作和游戏动作信息来预计算下一帧视频，并对其进行缓存以最小化延迟，同时采用多连接来保证可靠性。在Zhang等人的报告中，边缘计算在VR游戏中的应用被扩展到大型多人在线场景。在这个场景中，主要的挑战是低延迟、高带宽和大量在线播放器的精确扩展。作者采用了一种混合的边缘云方案，该方案利用边缘计算来管理视图更改的更新和呈现。

触觉互联网的边缘计算

根据Simsek等人的研究，触觉边缘需要配备智能的内插/探索人类行为，以及内容预测/主动缓存，以增加触觉服务的范围。在Ateya等人的研究中，19位作者提出了一种构建多级基于云的蜂窝系统的方法。在这里，通过与小单元连接的微云单元可以使用边缘计算设施。将迷你云连接到核心网络的概念已被证明可以减少网络拥塞和往返延迟。与此同时，Maier等人在光纤无线架构中使用了边缘计算，将延迟降低到理想的触觉互联网水平。在表1中，我们总结了为AR/VR应用和触觉互联网提供边缘缓存和计算解决方案的研究。

机遇和挑战

边缘缓存和计算为AR/VR应用和触觉互联网带来了许多机遇，但同时也带来了一些挑战。在接下来的章节中，我们将讨论AR/VR和触觉互联网在娱乐、教育、文化、艺术、医学和自动驾驶汽车领域的应用所带来的机遇，以及相关的挑战。

未来的应用领域和机会

娱乐网络游戏是AR/VR用户设置的需与要求。特别是新一代的在线VR游戏让用户在虚拟环境中体验多人游戏，树立了一个理想的榜样。如今，在线虚拟现实游戏被实现为基于网络的游戏，要求玩家配备复杂的头戴装置。在移动设备上为用户提供虚拟的在线游戏体验仍然是一个挑战，因为设备的计算能力有限，而且无线网络的吞吐量延迟也有限。AR/VR的计算开销来自于几个因素:较高的刷新速率为双眼提供两个同步图像(每秒60-120帧)，120帧这是传统游戏的两倍，最重要的是，由于视角的频繁变化，需要即时的反馈。反馈也是无线网络的压力因素，因为在线VR游戏的端到端延迟预计不到30毫秒。当计算和通信需求共同考虑时，云的计算能力是一个很有前途的解决方案，而到达云的延迟成为了障碍。因此，将边缘计算应用到在线虚拟现实游戏中会带来很多机会。

在过去十年中，教育AR/VR技术已被用于教育，特别是在医学领域和通过飞行模拟器进行飞行员培训。与此同时，触觉互联网可以引入一种新的互动教育方法，允许学生与远程对象进行触觉交互。这可以应用于各种教育程序，例如学生和教育工作者参与实验室实验或远程手术的情况。对乐队来说，远程表演和练习也很有用。要完成这些示例，需要对音频、视频和触觉交互进行精确的同步，从而在底层网络上实现超低延迟要求。在大多数情况下，用户可能不是移动的，因此不需要无线网络。然而，智能移动设备的普及表明，在不久的将来，上述所有的教育活动可以在移动设备上使用。在这种情况下，边缘缓存和计算将成为便利此类应用程序的便利手段。

在一些博物馆和艺术画廊，AR/VR技术已经被用来提高游客的体验，尽管移动AR/VR体验还没有实施。在移动AR/VR案例中，增强的信息将是高度本地化的，当用户移动到下一个对象时，需要快速更新信息。在未来，更多的计算密集型应用将出现，如同步舞者/表演者的帮助下，AR/VR。显然，随着活动规模和范围的扩大，移动网络的作用也在不断升级。当一个地理区域内有成百上千的参与者时，为用户提供高吞吐量、低延迟的通信是一个挑战。一个例子是一个艺术装置在一个大都市地区，使居民能够参与和互动的场景和彼此在增强的环境。这种大规模的应用程序可以极大地受益于边缘缓存和计算。

AR/VR和触觉互联网在医疗保健领域有着广泛的应用。例如，对于在偏远地区的个人进行远程手术是基本的应用之一，在这些地区，专业的外科医生无法旅行或前往战区等地。除了远程手术外，AR/VR还用于多发性硬化症患者，在VR设备的视觉反馈帮助下，患者的行走能力有了明显的改善。同样地，触觉网路也可作为残障人士物理治疗的辅助工具。在这些应用中，远

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